Hybrid State Estimation: Integrating Physics-Informed Neural Networks with Adaptive UKF for Dynamic Systems
This article belongs to the Special Issue Cyber-Physical Systems: Recent Developments and Emerging Trends
| Autores: | , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/411789 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/411789 https://dx.doi.org/10.3390/electronics13112208 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Neural networks (Computer science) Physics-Informed Neural Networks Unscented Kalman Filter (UKF) State estimation Simulació per ordinador Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Aplicacions de la informàtica::Aplicacions informàtiques a la física i l‘enginyeria |
| Sumario: | This article belongs to the Special Issue Cyber-Physical Systems: Recent Developments and Emerging Trends |
|---|